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近年来我国的PM2.5污染已成为蔓延范围最广、对空气质量影响最大的一类污染，并且表现出显著的区域性特征。在严峻的空气污染形势下，建立空气质量预报预警系统，制定重污染应急预案并采取有效的应急控制措施对短期的PM2.5污染防控具有重要作用。然而，当前的重污染应急预案在特定污染等级下，多为针对单一城市、特定污染源的静态控制方案，这些控制方案并没有充分考虑区域输送的影响，也没有考虑重污染扩散条件的动态变化，对PM2.5区域重污染的控制效果极为有限。因此，本研究以珠三角一次持续性PM2.5区域重污染过程为例，在综合分析PM2.5重污染成因的基础上，基于NAQPMS空气质量模式，发展了一套针对PM2.5区域污染各重点城市和行业的动态排放控制算法。该算法首先根据NAQPMS过程分析的结果计算PM2.5目标浓度下的逐日区域大气环境容量，作为区域排放的总量控制目标;然后，根据模式逐日源解析的贡献率将区域控制总量分配到各城市和行业，制定区域动态联防联控方案。新算法得到的削减方案能够随着污染的时空演变，逐日动态调整控制区域和行业的排放削减率，相比现有的应急控制方法更为灵活高效。 首先，本研究基于空气质量观测数据，筛选出珠三角1月19日-24日的PM2.5区域污染过程。在这期间，珠三角所有城市均受到污染气团影响，且广州、佛山等部分城市达到重度污染级别，是一次典型的PM2.5区域重污染个例。对该污染个例的模拟效果评估表明，WRF能够合理再现地面各气象要素的时空变化特征。NAQPMS模拟的PM2.5浓度虽在部分站点、部分时段出现了一定的偏差，但是对PM2.5浓度的主要时空分布特征有较好的把握，模拟偏差在合理的范围以内。 然后，本文利用天气形势分析、PM2.5浓度演变模拟及来源追踪、过程分析等多种方法分析了PM2.5重污染的成因。结果表明，此次污染过程的主导天气系统是由蒙古高压分裂而来的大陆冷高压，它为地面PM2.5浓度累积提供了增温、增湿、小风等有利的背景条件。PM2.5浓度的模拟结果显示，珠三角地区的PM2.5污染气团首先在广州、佛山地区形成，而后在偏北风作用下逐渐南移，并影响其下风方向的中山、江门等城市。模式来源追踪结果表明，广州、佛山、东莞在重污染期间是区域输送的主要源地;中山、江门、肇庆则是区域输送的主要受体地区。本地贡献及珠三角内部其他城市的输送是促进区域PM2.5浓度升高的主要因素，而来自珠三角外部其他地区的气流传输则主要起到了清除作用。移动源、工业源、居民源、电厂源和扬尘源，是重污染期间珠三角PM2.5最主要的来源行业。模式过程分析结果显示，对于总一次PM2.5（包括一次PM2.5、BC、OC），排放是最主要的源过程;水平平流在排放较高的城市主要是汇过程，而在排放较低的城市主要是源过程;干沉降过程是汇过程，但汇的作用较弱;垂直平流在不同的地区和时段可能是源过程也可能是汇过程;水平扩散和垂直扩散对源汇的作用很小，可以忽略不计。对于硝酸盐(ANO3)，化学过程是最主要的源过程，但在部分时段也可能是弱汇过程。对于硫酸盐(ASO4)，化学过程始终为源过程。ANO3和ASO4其他过程的源汇特征与总一次PM2.5相似。源汇过程对区域PM2.5浓度的影响具有约1天的滞后性。 最后，采用PM2.5区域污染动态应急控制方法，制定了针对珠三角PM2.5区域重污染的逐日动态联防联控方案，并采用敏感性试验的方法对控制效果进行了评估。为了保证控制效果，在重污染爆发前2天（1月18日）进行排放控制。1月20日，动态削减方案对珠三角北部污染较重的广州、佛山各行业的排放削减率达到70％，对污染较轻的东莞各行业削减率介于41-63％;1月22日，随着污染气团南移，动态削减方案对珠三角南部污染较重的江门各行业的削减率达到70％，对污染较轻的中山各行业削减率介于47-68％。该方案能够显著降低重污染期间珠三角地区各超标城市的PM2.5浓度，对于PM2.5浓度的峰值时段，污染源区PM2.5浓度的最大下降量达到40μg· m-3以上;PM2.5污染源区及其下风方向的浓度最大下降率达到35％以上。动态削减方案在各城市PM2.5浓度的高值时段具有更好的控制效果，可以使各城市的最高污染等级至少下降1级、达标天数增加1-5天不等。